PocketFlow: минималистичный фреймворк для разработки приложений искусственного интеллекта за 100 строк кода

Общее введение

PocketFlow - это легкий фреймворк для разработки приложений искусственного интеллекта, состоящий всего из 100 строк кода, разработанный командой The-Pocket и размещенный в открытом доступе на GitHub. Он придерживается минималистичного дизайна, основной код управляется 100 строками, нет внешних зависимостей и привязок к производителям. Разработчики могут использовать его для быстрого создания приложений искусственного интеллекта, поддержки мультиинтеллекта, рабочего процесса, генерации дополнений к поиску (RAG) и других функций. Его изюминкой является "Агентное кодирование", то есть, позволяющее ИИ-интеллектам (таким как Курсор PocketFlow начинает работу с самой базовой структуры графов и использует минимальное количество кода для достижения мощной функциональности, что делает его идеальным для отдельных пользователей или команд, которым необходимо быстро разрабатывать приложения для искусственного интеллекта.

Из-за относительно небольшого объема кода проект также предоставляет конфигурационный файл .cursorrules, который автоматизирует написание приложений "умного тела" на Cursor.

Список функций

• Всего 100 строк основного кода: Уменьшено до 100 строк, легко читается и изменяется.
• Структура на основе графиков: Определите задачи ИИ в терминах узлов и связей.
• Поддержка нескольких разведок: Несколько интеллектов ИИ могут сотрудничать при выполнении задач.
• Встроенный рабочий процесс: Разбивка задач и порядок выполнения с первого взгляда.
• Поколение дополнения поиска (RAG): Повышение качества выпускаемой продукции за счет использования внешних данных.
• Самопрограммирование ИИ (агентное кодирование): ИИ может писать собственный код и экономить время.
• дизайн с нулевой зависимостью: Никаких дополнительных библиотек не требуется, просто запустите его.
• Совместим с любым LLM: Можно получить доступ к любой большой языковой модели.

Использование помощи

Процесс установки

Установка PocketFlow очень проста и не требует сложной настройки среды. Ниже приведены два способа установки PocketFlow:

Метод 1: Установка с помощью pip

1. Откройте инструмент командной строки (CMD для Windows, Terminal для Mac).
2. Введите команду:pip install pocketflow, а затем нажмите Enter.
3. Процесс установки занимает всего несколько секунд, после чего устройство готово к использованию.
4. Проверьте установку: в командной строке введите python -c "import pocketflow; print(pocketflow.__version__)"Если отображается номер версии, это означает успех.

Метод 2: Прямое копирование исходного кода

1. Откройте браузер и перейдите на сайт https://github.com/The-Pocket/PocketFlow.
2. Нажмите кнопку "Код" в правом верхнем углу и выберите "Загрузить ZIP", чтобы загрузить исходный код.
3. Распакуйте файл и найдите в нем pocketflow/__init__.py(Это 100 строк основного кода).
4. Скопируйте этот файл в папку вашего проекта.
5. Импорт в коде Python:import pocketflowВы можете начать использовать его.

Как использовать основные функции

По своей сути PocketFlow - это фреймворк на основе графиков, который организует задачи искусственного интеллекта с помощью узлов и соединений (Flow). Вот как это работает:

1. Создание основных рабочих процессов

• перейти::
  1. Создайте новый файл Python, например test_flow.py.
  2. Введите следующий код:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("hello", lambda x: print("你好，PocketFlow!"))
     flow.run()
     

  3. Запустите его из командной строки:python test_flow.py.
  4. На экране появится надпись "Hello PocketFlow!".
• инструкции: Это простой рабочий процесс, содержащий узел, который печатает сообщения.

2. Использование функций мультиразведки

• перейти::
  1. Измените код, чтобы включить в него множественные интеллекты:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("agent1", lambda x: "智能体1说：你好")
     flow.add_node("agent2", lambda x: f"智能体2回答：{x}，你也好")
     flow.connect("agent1", "agent2")
     result = flow.run()
     print(result)
     

  2. При запуске он выводит диалог между интеллектами.
• инструкции::connect Метод соединяет два узла, и данные перетекают от "агента1" к "агенту2".

3. Добавление функциональности RAG

• перейти::
  1. Создайте текстовый файл info.txtНапишите что-то вроде: "PocketFlow - это легкий фреймворк для искусственного интеллекта".
  2. Измените код:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     def get_data(x):
     with open("info.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
     return f.read()
     flow.add_node("retrieve", get_data)
     flow.add_node("generate", lambda x: f"生成结果：{x}")
     flow.connect("retrieve", "generate")
     result = flow.run()
     print(result)
     

  3. После выполнения выводится содержимое файла и сгенерированные результаты.
• инструкции: RAG считывает внешние данные через узел "retrieve" и передает их на обработку узлу "generate".

4. использование агентного кодирования (самопрограммирование ИИ)

• перейти::
  1. Установите инструмент, поддерживающий генерацию кода, например Cursor AI.
  2. Введите требование в Cursor AI: "Напишите программу, которая вычисляет сумму от 1 до 10 с помощью PocketFlow".
  3. ИИ может генерировать:

     import pocketflow
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("numbers", lambda x: list(range(1, 11)))
     flow.add_node("sum", lambda x: sum(x))
     flow.connect("numbers", "sum")
     result = flow.run()
     print(f"总和是：{result}")
     

  4. После выполнения выводится сообщение "Сумма: 55".
• инструкции: AI генерирует код PocketFlow напрямую, разработчики просто копируют его и запускают.

5. Доступ к внешним LLM

• перейти::
  1. Предполагая, что у вас есть ключ API OpenAI, измените код:

     import pocketflow
     from openai import OpenAI
     client = OpenAI(api_key="你的API密钥")
     flow = pocketflow.Flow()
     flow.add_node("ask", lambda x: client.chat.completions.create(
     model="gpt-3.5-turbo",
     messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
     ).choices[0].message.content)
     result = flow.run()
     print(result)
     

  2. После запуска он выведет ответы модели.
• инструкцииPocketFlow не привязан ни к какому LLM, и вы можете получить к нему свободный доступ.

Краткое описание процесса эксплуатации

1. Установите PocketFlow (с помощью pip или скопировав исходный код).
2. Создайте новый файл Python, импортируйте pocketflow.
3. расход или издержки Flow() Создайте рабочий процесс, добавьте узлы и связи.
4. приглашения run() Выполняйте задания и проверяйте результаты.
5. Настройте функциональность узла для включения интеллектов или RAG, если это необходимо.

предостережение

• Рекомендуется использовать Python версии 3.6 или выше.
• Если вы используете внешний LLM, вам необходимо настроить API и сеть.
• Дополнительные примеры и использование приведены в официальной документации по адресу https://the-pocket.github.io/PocketFlow/.

сценарий применения

1. Быстрая проверка идей ИИ
   Хотите сделать автоответчик - создайте его за несколько минут с помощью PocketFlow.
2. Изучайте разработку искусственного интеллекта
   Студенты или новички могут практиковаться с ним, потому что код прост и логичен.
3. Автоматизация мелких задач
   Например, если вам нужно обобщить документ или создать электронное письмо, PocketFlow сделает это быстро.
4. Развитие командной работы
   Несколько человек могут использовать его для разделения проектирования узлов и быстрого создания приложений.

QA

1. Чем PocketFlow отличается от других фреймворков?
   Он состоит всего из 100 строк кода, не имеет зависимостей и легче, чем другие фреймворки (например, LangChain, насчитывающий 400 000 строк).
2. Нужны ли дополнительные инструменты для самопрограммирования ИИ?
   Да, рекомендуется использовать Cursor AI или аналогичный инструмент вместе с ним.
3. Есть ли он в продаже?
   Да, это открытый исходный код, точную лицензию смотрите на странице GitHub.